Keras python（開發人員工作原理）

1. 用戶友好和模組化

Keras 的標語是「深度學習為人」，旨在設計為易於使用、模組化且可擴展。 Keras 模型在出錯時提供清晰且可行的反饋，有助於開發人員有效地調試和優化其模型。

2. 支援多重後端

Keras 可以運行在多種深度學習框架之上，例如 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。 這種靈活性允許開發人員選擇最符合其需求的後端。

3. 廣泛支援神經網絡

Keras 支援多種神經網絡層，包括卷積層、循環層和全連接層。 它還支援複雜架構，如多輸入和多輸出模型、層共享和模型共享。

4. 預處理工具

Keras 包括數據預處理的工具，例如圖像和文本處理，簡化了用於訓練模型的數據集的準備工作。

5. 模型可視化和調試工具

Keras 提供工具，用於可視化神經網絡的結構和監控訓練過程。 這對於理解模型的行為並進行必要的調整至關重要。 最簡單的模型類型是順序 Keras 模型，僅僅是層的線性堆疊。

使用 Keras 構建簡單的神經網絡

以下是如何使用 Keras 構建簡單前饋神經網絡的示例：

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Function to read UCR formatted data
def readucr(filename):
    """
    Reads a UCR format file and returns the features and labels.

    Args:
    filename (str): Path to the data file

    Returns:
    x, y: Features and labels as numpy arrays
    """
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Get unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot an example from each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.show()
plt.close()

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Function to read UCR formatted data
def readucr(filename):
    """
    Reads a UCR format file and returns the features and labels.

    Args:
    filename (str): Path to the data file

    Returns:
    x, y: Features and labels as numpy arrays
    """
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Get unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot an example from each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.show()
plt.close()

輸出

1. 圖像分類

Keras 廣泛用於圖像分類任務。 例如，用 Keras 構建的卷積神經網絡（CNNs）可以在圖像物體識別中達到高準確度。

2. 自然語言處理

Keras 提供工具，用於構建可以處理和理解人類語言的模型。 在 Keras 中，循環神經網絡（RNNs）和長短期記憶（LSTM）網絡通常用於情感分析和機器翻譯等任務。

3. 生成模型

Keras 可以用來開發生成模型，例如生成對抗網絡（GANs），這些模型用於生成類似訓練數據的新數據樣本。

安裝

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

現在生成模型圖並使用以下代碼將其導出為 PDF：

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import License, ImageToPdfConverter

# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"

def readucr(filename):
    """Read and parse UCR formatted data."""
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Extract unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot example data for each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.savefig('data.png') 
plt.show()
plt.close()

# Convert the saved image to a PDF
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("data.png").SaveAs("plot.pdf")

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import License, ImageToPdfConverter

# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"

def readucr(filename):
    """Read and parse UCR formatted data."""
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Extract unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot example data for each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.savefig('data.png') 
plt.show()
plt.close()

# Convert the saved image to a PDF
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("data.png").SaveAs("plot.pdf")

代碼說明

1. 導入函式庫：

   • 代碼首先導入必要的函式庫：
     • Keras：流行的深度學習函式庫。
     • numpy（縮寫 np）：用於數值運算。
     • matplotlib.pyplot（縮寫 plt）：用於創建圖表。
     • ironpdf：用於處理 PDF 的 IronPDF 函式庫。

2. 設置授權密鑰：

   • License.LicenseKey = "your key" 此行設置 IronPDF 的授權密鑰。

3. 讀取數據：

   • readucr 函數用特定格式（制表符分隔值）從文件中讀取數據。
   • 它提取數據中的標籤（y）和特徵（x）。

4. 載入訓練和測試數據：

   • 代碼構建與 "FordA" 數據集相關的訓練和測試數據文件的 URL。
   • 使用readucr函數載入數據。

5. 繪製數據：

   • 代碼識別數據集中的唯一類別。
   • 對於每個類別，選擇第一個實例（c_x_train[0]）並繪製之。
   • 圖例顯示類別標籤。

6. 保存圖表：

   • 圖表作為名為 "data.png" 的圖像文件保存。

7. 將圖像轉換為 PDF：

   • IronPDF 的 ImageToPdfConverter 將保存的圖像（"data.png"）轉換為 PDF 文件（"plot.pdf"）。

輸出ted PDF